CCDM：连续条件扩散模型用于图像生成
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。连续条件生成建模（CCGM）是一种基于标量连续变量（称为回归标签）的高维数据（通常为图像）的分布估计方法。现有的条件扩散模型（CDMs）在应用于 CCGM 任务时面临着多种挑战，本文介绍了第一种专为 CCGM 任务设计的连续条件扩散模型（CCDMs），通过引入特别设计的条件扩散过程、修改的去噪 U-Net 与自定义的条件机制、新型的硬邻近损失以及高效的条件采样过程，CCDMs 克服了现有...
连续条件生成建模（CCGM）是一种基于高维数据的分布估计方法。本文介绍了连续条件扩散模型（CCDMs），通过引入特别设计的条件扩散过程、修改的去噪 U-Net、自定义的条件机制、新型的硬邻近损失和高效的条件采样过程，CCDMs 克服了现有模型的限制，建立了新基准。
